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Factores que determinan la mortalidad COVID-19

Un nuevo estudio potencialmente importante de los investigadores del MIT y publicado en el medRxiv* del servidor de la prueba preliminar muestra en junio de 2020 que los índices de mortalidad COVID-19 en estados de los E.E.U.U. correlacionan con varios factores como la conmutación a trabajar, las temperaturas, y situación geográfica, pero no con las bases, la obesidad o la pobreza de ICU. Este trabajo, si estuvo validado, podría ayudar a determinar los factores que contribuían reales que dan forma tasas de mortalidad a través de los E.E.U.U.

El papel de la corriente se centra en correlaciones entre los índices de mortalidad COVID-19 por la población 1.000 en el nivel del condado con cuatro variables importantes: estado socioeconómico (SES), maneras, variables de la salud, y configuraciones de conmutación del clima y de la contaminación.

Qué hace y no correlaciona con índices de mortalidad COVID-19. Haber de imagen: Alcohol de la foto
Qué hace y no correlaciona con índices de mortalidad COVID-19. Haber de imagen: Alcohol de la foto

Los factores examinados

SES incluye a la proporción de afroamericanos y los hispanico, así como los blancos y otros grupos étnicos; pobreza; edad sobre 65; vida en casas uno mismo-poseídas; y el valor casero en términos financieros.

La manera de conmutación incluye a la proporción de trabajadores que impulsen, utiliza transporte público, utiliza las bicis, recorre, trabajo del hogar, o no conmuta en absoluto. Las variables de la salud incluyen el porcentaje de diabéticos, los fumadores, y los individuos obesos, así como los que falten seguro médico, y el número de bases de ICU per capita.

Las variables del clima y del tiempo incluyen el verano del nivel de la contaminación atmosférica, medio y las temperaturas medios del invierno.

La correlación no es causalidad

Al principio, los investigadores advierten, “es importante entender que esta investigación, y otros análisis de observación tienen gusto de él, sólo determine las correlaciones: estos lazos no son necesariamente causales. Sin embargo, estas correlaciones pueden ayudar a responsables políticos a determinar las variables que pueden potencialmente causal ser relacionadas con los índices de mortalidad COVID-19 y adoptar planes de acción apropiados después de entender el lazo causal.”

Las fuentes del desvío potenciales incluyen diferencias en disponibilidad de la prueba y las consideraciones para probar, que afectaría a la capacidad de registrar todas las muertes. Sin embargo, los investigadores han utilizado un modelo analítico que permitirá que los lazos sean juzgados como tal, y no como resultado de otros factores de la confusión para los cuales los ajustes se han hecho ya.

El período del estudio estaba a partir del 4 de abril de 2020, 27 de mayo de 2020, pero los investigadores omitieron los cinco condados de New York City del análisis principal.

Usando los efectos reparados estado para la comparación de un estado a otro

Los investigadores también utilizaron “efectos reparados estado”, un tipo de variables simuladas que permiten el cómputo de los índices de mortalidad de la línea de fondo para cada estado, ajustando según las variables comunes a todos los condados en el mismo estado. Esto significa que los índices de mortalidad se pueden comparar a través de estados con independencia de las otras variables, dando una idea de cómo las tasas de mortalidad de cualquier estado comparan con las de otras.

El uso de efectos reparados estado también permite para que las correlaciones sean medidas a través de condados en el mismo estado, pero sin su uso, las correlaciones se miden dentro de un estado y a través de estados. Los investigadores explican que estas diferencias son importantes en ésa si una correlación se encuentra a través de estados pero no dentro de un estado, ésta podrían significar que el primer tipo de correlación está debido a los factores estado-relacionados específicos que no han hecho su manera en el modelo.

¿Los afroamericanos tienen un índice de mortalidad más alto?

En primer lugar, los investigadores encontraron que sin usar el estado reparó efectos, los índices de mortalidad eran más altos cuando la proporción de afroamericanos era más alta; este efecto se insignificante pero se seguía siendo cuando los efectos reparados estado existían. Por ejemplo, un estado tiene gusto de Luisiana, que tiene una parte más elevada de afroamericanos, tiene un índice de mortalidad más alto que uno como Tennesse, que no lo hace. Sin embargo, dentro de Luisiana sí mismo, los condados con más afroamericanos y una proporción más inferior de ellos no muestran esta disparidad.

Por caso, citan un índice de mortalidad 1,262 más arriba en un condado con todos los afroamericanos, comparados a uno que tenga cero. En comparación, el índice de mortalidad media en el nivel del condado es 0,119.

Muestran que los índices de mortalidad entre dos condados en donde uno tiene los afroamericanos cero, y uno en el 87% (lo más arriba posible observado) varía por casi diez veces, a 1,10.

Si los efectos reparados estado ahora se consideran, se triplican los índices de mortalidad, pero este aumento no es importante más. No obstante, los investigadores dicen que “animan responsables políticos y a investigadores a investigar el lazo causal entre los índices de mortalidad y la parte de residentes afroamericanos.”

Otros factores correlacionados con índices de mortalidad más altos

Controlando para los factores obvios de la confusión, las correlaciones permiten que un equipo más estrecho de factores sea enfocado conectado para determinar los motivos reales para tales eslabones.

La diabetes también se asocia a un índice de mortalidad más alto pero llega a ser otra vez insignificante cuando los efectos reparados estado existen. Una más vieja población es importante, si marginal está asociada a índices de mortalidad más altos, al igual que valores caseros más altos, climas más calientes, y temperaturas más inferiores del invierno.

Tránsito público y índices de mortalidad

El lazo entre el índice de mortalidad y el uso del tránsito público es importante y fuerte. Cerca de 0-0.26% de gente a través de la muestra utilizan tránsito público, y si el uso del tránsito público aumenta en sobre aumento del punto de porcentaje 20, el índice de mortalidad sube por casi 1,0, que es casi diez veces el índice de mortalidad medio de 0,119 a través de todos los condados.

Los investigadores señalan dos hechos. Uno es que el tránsito público está conectado al índice de mortalidad más alto, pero por otra parte, todo conmuta maneras con excepción de biking se relaciona con índices de mortalidad más altos que la teleconmutación. Dado esto, los investigadores especulan que este aumento es debido al tipo de tránsito sí mismo y al tipo de trabajo tales trabajadores lo hacen. Esta última razón también se aplica a la gente que recorre o impulsa y puede también explicar el índice de mortalidad creciente en su caso - ambas estas clases pueden tener trabajos que impliquen más acción recíproca con otras.

La recomendación, por lo tanto, sería aumentar el seguro del tránsito público y asegurar una mejor distancia social en el trabajo.

¿Por qué son los índices de mortalidad más altos para los que no conmuten en absoluto? Los investigadores atribuyen esto a la proporción grande de niños y de parados en este segmento, que apunta a la exposición más alta posible así como al peaje del desempleo.

Cuál es nuevo, e importa cómo él

Las nuevas conclusión son una falta de correlación entre la contaminación, obesidad, los números de la base de ICU, y pobreza, con índices de mortalidad. Por otra parte, la comparación de los índices de mortalidad multivariante-controlados muestra que son las más altas de los estados del noreste, y de Michigan, de Luisiana, de Iowa, de Indiana, y de Colorado, mientras que siendo las más inferiores de California.

El estudio ofrece una reseña preliminar de algunas correlaciones importantes. Puede agregar a la identificación investigación-basada de las variables que desempeñan posiblemente un papel causal en índices de mortalidad COVID-19, ayudando a dar forma planes de acción apropiadamente y a reducir así el impacto del brote.

Advertencia *Important

el medRxiv publica los partes científicos preliminares que par-no se revisan y, por lo tanto, no se deben mirar como concluyentes, conduce práctica clínica/comportamiento relativo a la salud, o tratado como información establecida.

Journal reference:
Dr. Liji Thomas

Written by

Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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